CN108627349B - 用于识别机动车的特殊运行状态的方法和移动设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于识别机动车（1）的与机动车（1）的正常运行状态偏差的特殊运行状态（8）的方法，其中在机动车（1）运行期间由机动车（1）发出的噪声（4）在机动车（1）的内部空间（2）中借助与机动车（1）分开的移动设备（3）检测，并且将噪声（4）与多个通过移动设备（3）提供的参考噪声（7）比较，其中噪声（4）在超过最小相似度值的情况下根据比较与多个参考噪声（7）中的最相似的参考噪声相关联，并且通过所进行的关联识别特殊运行状态（8）。

Description

用于识别机动车的特殊运行状态的方法和移动设备

技术领域

本发明涉及一种用于识别机动车的与机动车的正常运行状态偏差的特殊运行状态的方法。此外，本发明涉及一种用于识别机动车的与机动车的正常运行状态偏差的特殊运行状态的移动设备。本发明还涉及一种具有用于执行相应方法的可由计算机***实施的指令的计算机程序产品以及一种参考噪声收集装置。

背景技术

在该上下文中已知：在车辆生产的安装生产线末端处进行质量检查时，还有在监控发动机试验台时，使用声学的或基于振动的监控，以便及早识别故障。

当前，现在感兴趣的是识别机动车的特殊运行状态。在此，特殊运行状态与机动车的正常运行状态不同，并且例如能因机动车的故障部件而存在。

发明内容

一个目的是：实现一种方法、一种移动设备、一种计算机程序产品和一种参考噪声收集装置，在它们中或借助它们能够更精确地识别机动车的特殊运行状态。

所述目的通过根据独立权利要求的一种方法、一种移动设备、一种计算机程序产品和一种参考噪声收集装置来实现。

在根据本发明的方法中，识别机动车的与机动车的正常运行状态偏差的特殊运行状态。在机动车运行期间，由机动车发出的噪声在机动车的内部空间中借助与机动车分开的移动设备检测。将噪声与多个通过移动设备提供的参考噪声比较。此外，噪声在超过最小相似度值的情况下根据比较与多个参考噪声中的最相似的参考噪声相关联。通过所进行的关联识别特殊运行状态。

该处理方式基于如下知识：机动车的特殊运行状态、例如具有故障的车轮轴承的机动车的行驶的特征在于显而易见的且可一对一关联的噪声，由此在与该噪声一次性关联之后能够再次识别特殊运行状态。

正常运行状态尤其是机动车的如下状态，在所述状态下机动车的全部、尤其产生噪声的部件都正常工作。因此，在正常运行状态下，尤其不存在故障的部件。而在特殊运行状态下，存在机动车的尤其产生噪声的、故障的部件。

例如也可能是如下情况：当部件是有故障的并且在未故障的状态下无声运行时，该部件才产生噪声。但是也可能的是：部件的噪声从正常运行朝着故障的或损坏的运行来改变。改变例如能够通过改变噪声的频谱和/或改变噪声的音量来进行。

噪声可在机动车的内部空间中检测。噪声是空气声信号并且尤其不是固体声信号。机动车的内部空间尤其是机动车的乘客室，即内部空间的乘客所逗留的区域。

噪声借助移动设备检测。移动设备优选是移动电话、智能电话、平板电脑或可穿戴计算机。移动设备与机动车分开地构成，也就是说，移动设备能够容易地从机动车的内部空间中移除并且安置在其他地点处。此外，尤其规定：移动设备在内部空间之内可自由移动并且例如能够从一个乘客转交给另一乘客。但是特别地，移动设备也能够固定在固持件上，所述固持件为了该目的而设置在机动车的内部空间中。移动设备尤其具有麦克风，以便检测噪声。

所检测的噪声与多个参考噪声比较。参考噪声在此尤其是事先所记录的噪声，所述所记录的噪声分别与至少一个特殊运行状态相关联。参考噪声通过移动设备提供，这尤其表示：移动设备访问数据库或参考噪声收集装置，在所述数据库或参考噪声收集装置中预留多个参考噪声。参考噪声收集装置于是例如能够保存在移动设备中，或者也能够保存在尤其无线地与移动设备耦合的服务器上，所述服务器能够在机动车外部或机动车内部构造。在最后提出的情况下，移动设备将噪声传输给服务器。所述服务器能够执行比较。

在超过最小相似度值的情况下能够从以下出发：存在特殊运行状态并且不存在正常运行状态。如果不超过最小相似度值，那么尤其从以下出发：机动车在正常运行状态下运行并且尤其不存在故障的部件。尤其当噪声与参考噪声之一的关联不以足够高的相似度实现时，才没有超过最小相似度值。

优选地规定：机动车的故障部件借助于多个参考噪声和故障部件之间的预设的关联来确定。通常，因此在部件和参考噪声之间存在关联。只要识别出特殊运行状态，即识别出机动车不在正常运行状态下运行，即存在故障，那么就基于该关联确定机动车的一个或多个故障的部件。通过确定故障部件例如能够确定身份信息，尤其机动车的替换零件的零件编号。故障部件在此例如能够是构件组件，所述构件组件包括车轮轴承、冷却风扇或主驱动单元。但是，故障部件也能够已经对应于具体的替换零件。因此，故障部件例如能够表示密封环、保持卡箍或球轴承。于是，通过确定故障部件例如能够进行替换零件成本和/或总维修成本包括工作花费在内的评估。成本能够通过该关联来与相应的参考噪声相关联。例如也能够已经准备订购故障部件的替换零件，并且为移动设备的用户提供建议，或者在确定故障部件之后立即自动地下订单。

此外优选地规定：机动车的至少一个状态根据机动车的通信总线确定，并且通过移动设备提供的多个参考噪声根据状态和多个参考噪声之间的关联来选择。根据通信总线确定的状态例如能够是机动车的速度值、加速度值、尤其横向加速度的值、倾角、运行持续时间或胎压值。机动车的通信总线例如是CAN总线（控制器局域网络）、以太网或LIN总线（本地互联网）。于是，通信总线例如与机动车的多种传感器连接。通过机动车的状态能够在噪声检测期间将多个参考噪声更独特地匹配于当前的情况，并且更精确地进行噪声与参考噪声的关联。

此外，优选地规定：对噪声清除表征正常运行状态的正常噪声，并且将清除过的噪声与多个参考噪声比较。通过清除噪声，能够更精确地且更可靠地进行噪声与多个参考噪声的关联。正常噪声例如能够在如下时间点检测，在所述时间点，机动车如所证实的那样处于正常运行状态下。正常噪声例如能够对于机动车的多种状态提供。通过正常噪声在机动车的正常运行状态期间借助移动设备记录的方式，正常噪声的提供例如能够通过机动车的制造商或者也可以通过机动车的工厂或者也可以通过移动设备的用户本身来进行。

此外优选地规定：确定内部空间中的移动设备相对于机动车的位置，并且确定噪声的源头距移动设备的位置的距离，和/或，确定噪声的源头相对于内部空间中的移动设备的定向，并且根据距离和/或定向确定源头的位置，其中噪声根据源头相对于机动车的位置与多个参考噪声相关联。通过确定移动设备在内部空间中的位置来确定：移动设备在记录噪声期间处于哪个位置。此外，优选地，确定噪声的源头距该位置的距离。根据位置和距离能够更可靠地且更精确地进行噪声与参考噪声的关联。因此，能够根据位置和距离进行参考噪声的选择，所述参考噪声可考虑用于所述噪声。因此，例如在该位置周围能够绘出具有该距离的半径并且仅机动车的包括在该半径和必要时该半径的公差范围内的部件于是才在为比较所提供的参考噪声中予以考虑。替代地或补充地，也能够确定噪声的源头相对于移动设备的定向。通过该定向于是例如能够考虑如下信息，即从机动车的左后方区域中输出噪声。在此，源头的位置尤其是位置估计或位置范围，即机动车的如下区域，在所述区域中布置有噪声的源头。于是优选地，在噪声与多个参考噪声关联时仅考虑如下参考噪声，所述参考噪声在该位置处或在该位置范围内经由与机动车的区域的位置关联而与源头相关联。因此，例如机动车上的车轮装置的区域能够分配给故障的车轮轴承的参考噪声，即例如左前方、右前方、左后方和右后方，而在机动车中间没有参考噪声分配给故障的车轮轴承。如果现在噪声的源头例如在车辆中间确定，那么噪声也不与坏掉的车轮轴承的参考噪声比较。与不符合情况的参考噪声的错误关联能够由此被防止并且由此更可靠地实施特殊运行状态的识别。

优选地，给每个参考噪声分配机动车中的一个位置。位置在此例如能够仅二维地存在于行车道平面中，或者也可以存在于三维空间中。

还优选地规定：在检测噪声期间检测移动设备的当前的加速度值，并且根据当前的加速度值将噪声与多个参考噪声相关联。在此，当前的加速度值尤其借助移动设备的加速度传感器来检测。通过检测移动设备的加速度值，经由机动车的通信总线获取加速度值能够变得不必要。于是因此，当在移动设备和机动车之间不存在耦合、例如无线的耦合时，例如也已经能够考虑移动设备的加速度。补充地或替代地，例如也能够确定机动车的加速度和移动设备的加速度之间的相对加速度值。在此，如果移动设备在检测噪声期间在内部空间中移动，那么移动设备的加速度值能够与机动车的加速度值不同。于是，这同样可以在噪声与多个参考噪声相关联时予以考虑。在此，将移动设备的不同的预先已知的加速度值与参考噪声相关联。关联尤其存放在参考噪声收集装置或数据库中。相对加速度因此也能够是令人感兴趣的，因为在移动设备的麦克风朝向噪声的源头或远离噪声的源头移动时，噪声改变，或者变得更高频率或更低频率。该效果能够通过确定的相对加速度来考虑。

此外优选地规定：在检测噪声期间检测机动车的当前的环境情况，并且根据当前的环境情况将噪声与多个参考噪声相关联。在此，将不同的预先已知的环境情况与参考噪声相关联。关联尤其存储在数据库或参考噪声收集装置中。当前的环境情况在此例如通过机动车的环境传感器来检测。但是当前的环境情况也能够由该机动车的周围区域中的另一机动车来检测，并且随后优选无线地传输给该机动车，例如根据Car-to-X通信原理传输。通过当前的环境情况，能够将噪声更精确地和更可靠地与多个参考噪声相关联。因此，当前的环境情况例如能够得出：雨滴落到机动车上，或者也可能机动车在湿的行车道上行驶并且由此得到特征性的行驶噪声，或者也可能当例如车辆处于移动慢的交通或堵塞中并且在该机动车旁边例如运行具有大声的发动机噪声的载重汽车时，从外部进入干扰噪声。根据当前的环境情况，于是尤其能够为噪声的关联选择多个参考噪声中的确定的参考噪声。但是，当前的环境情况例如也能够用于确定正常噪声。

此外优选地规定：用于机动车的工厂建议借助于工厂建议和多个参考噪声之间的关联来确定，并且尤其通过移动设备输出工厂建议。因此，例如可以将最相似的参考噪声与哪个工厂对于这种类型的损坏具有特别的专业知识相关联。例如能够将例如接近机动车的当前位置的工厂的地点和/或工厂的名称包含在工厂建议中。根据所识别的特殊运行状态或故障部件，于是例如能够评估：机动车还能够毫无顾虑地运行多长时间，以便到达由工厂建议所建议的工厂。因此例如能够在近的工厂和较远的但是具有在故障部件方面提高的维修经验的工厂之间进行权衡。因此，工厂建议包含维修经验和/或是否存在故障部件的替换零件的信息。此外，例如能够在工厂建议中考虑：该机动车属于何种车辆类型或何种车辆制造厂。因此，车辆类型例如能够输入到移动设备中，例如通过无线电信号或者也可以通过图像拍摄，所述图像拍摄借助移动设备由机动车做出。但是，车辆类型例如也能够经由机动车的通信总线传输。通过工厂建议，为移动设备的用户显示快速途径，以便再次结束特殊运行状态。

此外优选地规定：通过移动设备记录噪声，尤其连同机动车的运行信息，并且作为多个参考噪声中的一个参考噪声来提供。通过记录噪声，移动设备的用户能够扩展多个参考噪声或数据库，在该数据库中存储有参考噪声。由此，用户例如能够更精确地且更可靠地将又一次出现的噪声与参考噪声相关联。但是，移动设备例如也能够记录该噪声并且将其分类为正常噪声。对于该情况而言，所述噪声在移动设备的下一次应用时不再与参考噪声相关联，并且未识别出可能有错的特殊运行状态。所记录的噪声于是例如能够由移动设备的用户或者也可以由执行维修的工厂来分类，即尤其与机动车的故障部件相关联。优选地，噪声与运行信息一起记录。在此，运行信息例如能够是机动车的加速度值、速度值、或者也可以为倾角。

本发明还涉及一种移动设备。该移动设备被构造用于识别机动车的与机动车的正常运行状态偏差的特殊运行状态。通过移动设备在机动车运行期间，能够检测机动车的内部空间中的由机动车发出的噪声。在此，移动设备与机动车分开地构造。此外，能够将噪声与多个由移动设备等同提供的参考噪声比较。噪声在超过最小相似度值的情况下根据比较能够与多个参考噪声中的最相似的参考噪声相关联，并且通过所进行的关联能够识别特殊运行状态。

本发明还涉及一种计算机程序产品，其具有用于执行根据本发明的方法的、能由计算机***实施的指令。

在此，计算机程序产品尤其存储在计算机可读的介质上，例如闪存存储器、易失存储器或磁性存储器上。

在此，计算机程序产品优选作为应用程序存在。应用程序优选被构造用于在移动操作***、例如iOS或安卓或Windows移动操作***上实施。

此外，本发明还涉及一种参考噪声收集装置，其具有多个参考噪声。分别将特殊运行状态和至少一个故障部件与多个参考噪声中的参考噪声相关联。

特别地，将参考噪声收集装置构造为数据库。参考噪声收集装置例如能够留存在车辆外部的且与移动设备分开构造的服务器上，或者也可以补充地或替代地存储在移动设备中。参考噪声收集装置也能够留存在多个地点处，并且例如以预设的间隔同步。

参考噪声收集装置包括参考噪声与机动车的故障部件的关联。此外，将车辆制造商、车辆类型、移动设备的位置、机动车状态、加速度值、环境情况和/或机动车倾角与参考噪声相关联。关联例如能够作为相关的数据库存在。

关联尤其根据预先已知的训练数据进行。

通过与参考噪声相关联的信息，能够选择用于比较的参考噪声。比较由此于是能够更快且更可靠地进行，因为必须比较更少的参考噪声。

优选地规定：分别将工厂建议与多个参考噪声中的参考噪声相关联。通过工厂建议能够建议适合于维修故障部件的工厂。

根据本发明的方法的有利的实施方案可视作为移动设备的、计算机程序产品的和参考噪声收集装置的有利的实施方案。

从权利要求、附图和附图描述中得出本发明的其他特征。上面在说明书中提及的特征和特征组合以及下面在附图描述中提及的和/或仅在附图中示出的特征和特征组合不仅能够以分别说明的组合使用，而且能够以不同的组合或单独地使用，而没有脱离本发明的范围。

附图说明

下面，根据示意图详细阐述本发明的实施例。其中：

图1示出具有机动车的内部空间中的移动设备的一个实施例的机动车的示意俯视图；和

图2示出具有麦克风的移动设备的示意图。

在附图中，相同的或功能相同的元件配备有相同的附图标记。

具体实施方式

图1示出机动车1的示意俯视图。在机动车1的内部空间2中存在移动设备3。机动车1的内部空间2尤其是机动车1的乘客室或通常乘客所逗留的空间。

移动设备3与机动车1分开地构造并且例如由移动设备3的用户握在手中。但是移动设备3也能够布设在内部空间2中的任意地点处，例如机动车1的仪表板上。移动设备3例如也能够固定在机动车1中的固持件上。

移动设备3例如能够无线地与机动车1的数据传输接口例如借助于蓝牙连接耦合。

借助移动设备3，检测机动车1的内部空间2中的由机动车1发出的噪声4。噪声4来自源头5。因此从源头5传播声，所述声表征噪声4。源头5尤其存在于机动车1的故障部件6中或上。

根据图1的实施例，噪声4由作为故障部件6的在机动车1中左前方布置的车轮轴承发出。但是，故障部件6能够作为机动车1的多种构件存在。因此，故障部件6例如能够是雨刷器、轮胎、排气设备、尤其中间***或末端***、制动器设备、固持件或面板零件。

噪声4现在与多个参考噪声7比较。多个参考噪声7尤其通过移动设备3提供。这表示：移动设备3本身留存多个参考噪声7进而将所述参考噪声存储在移动设备3中，或者也可以，多个参考噪声7留存在设备外部的服务器上并且在需要时由移动设备3调用，例如经由无线连接调用。多个参考噪声7通过参考噪声收集装置26提供。

在噪声4与参考噪声7比较时，得到相似度值。如果比较的至少一个相似度值超过最小相似度值，那么噪声4与多个参考噪声7中的最相似的参考噪声相关联。最相似的参考噪声尤其是通过比较具有最高相似度值的参考噪声。如果噪声4与最相似的参考噪声相关联，即超过最小相似度值，那么识别机动车1的特殊运行状态8。

特殊运行状态8与机动车1的正常运行状态不同。例如，如当在图1的实施例中存在故障的车轮轴承时，那么存在特殊运行状态8。相反，当机动车1无故障或无干扰运行时，则存在正常运行状态。特殊运行状态8尤其通过存在故障部件6来表征。

在将噪声4与最相似的参考噪声相关联之后，然后确定故障部件6。故障部件6尤其能够通过如下方式来确定：即参考噪声7分别与至少一个故障部件6相关联。故障部件6和参考噪声7之间的关联例如能够通过训练来进行，所述训练例如在车辆制造商方面进行，或者也可以由用户本身执行。但是关联的训练也能够通过任意第三方进行。

通过移动设备3与机动车1耦合，移动设备3能够从机动车1的通信总线9获取信息。在此，通信总线9例如构造为CAN总线、LIN总线或以太网。尤其将多个传感器和信息发送器联接到机动车1的通信总线9上。根据通信总线9的信息，能够确定机动车1的状态10。状态10例如能够是当前存在的速度值、当前存在的加速度值、车轮转数或还有部件的活动性。于是，通过状态10例如也存在雨刷器是处于激活的还是未激活的状态下或者也可能照明单元是激活的或非激活的信息。

根据该实施例，噪声4在与参考噪声7比较之前清除正常噪声。于是，仅还将清除过的噪声与多个参考噪声7比较。当机动车1在正常运行状态下运行时，存在正常噪声。

特别地，存在通过机动车1的相应状态10表征的多个正常噪声。因此，正常噪声例如在机动车1的不同速度下记录。因此，正常噪声优选以不同的形式存在，但是优选仅对于其中机动车1无干扰运行的情况存在。

根据该实施例，在检测噪声4期间，检测机动车1的当前的环境情况11。当前的环境情况11在此例如能够是行车道状态、即碎石路面或也可能为混凝土路面、下雨、下雪、其他的交通参与者、动物、风强或飞行物体。当前的环境情况11尤其借助机动车1的至少一个环境传感器12检测。环境传感器12例如能够构造为照相机、雷达传感器、超声波传感器、光学雷达或激光扫描仪。但是，环境情况11也能够通过移动设备3的环境传感器来检测。因此，移动设备3例如能够具有照相机作为环境传感器12。于是，根据当前的环境情况11也能够从正常噪声的集合中选取正常噪声。

但是，当前的环境情况11也能够通过车辆外部的或设备外部的传感器检测，例如通过另一机动车的环境传感器检测，该另一机动车将当前的环境情况11传输给机动车1。

根据该实施例也规定：确定内部空间2中的移动设备3相对于机动车1的位置13。位置13例如能够根据全球导航卫星***（GNSS）确定。在该情况下，移动设备3于是例如具有GNSS接收器和/或机动车1具有另一GNSS接收器。但是位置3也能够根据借助移动设备3的照相机的图像拍摄来确定。因此，例如可以拍摄内部空间2的图像，由此根据与坐标化的参考图像的比较能够推断出内部空间2中的移动设备3的位置13。

此外，尤其规定：确定源头5距位置的距离14。距离14例如能够根据移动设备3的两个不同的位置13确定。因此，例如从内部空间2中的至少两个不同位置13检测噪声4。然后，根据移动设备3相对于源头5的定向和/或噪声4的相应的音量能够确定距离14，所述音量例如从一个位置13到另一位置13变化。

特别地，补充地或替代地，确定源头5相对于移动设备3的定向15。定向15例如能够根据参考点确定，所述参考点例如能够是机动车1的后轴的中间，或者也可以为机动车1的方向盘的中间。

然后，根据距离14和定向15确定源头5的位置16。源头5的位置16例如也能够是位置范围，所述位置范围例如处于机动车1的一部分中并且仅包括机动车1的部件的一部分。然后，通过源头5的位置16选择参考噪声7并且将噪声4仅与所选择的参考噪声比较。例如进行参考噪声7的选择，使得在关联时仅考虑与故障部件6相关联的参考噪声，所述故障部件处于源头5的位置16处或者也可以处于距源头5的位置16的确定的间隔内。

图2示出移动设备3。移动设备3在此尤其构造为智能电话。但是，移动设备3例如也能够构造为具有声卡的笔记本电脑或PC（个人电脑）。根据该实施例，移动设备3具有壳体17、显示屏18、扬声器19、操作元件20和麦克风21。

此外，根据该实施例，移动设备3具有存储器22。在存储器22上存储有计算机程序产品23。计算机程序产品23包括用于实施识别特殊运行状态8的方法的移动设备3的指令。

计算机程序产片23尤其构造为应用程序或构造为使用程序，简称“App”。

根据该实施例，借助移动设备3，在检测噪声4期间也检测当前的加速度值。当前的加速度值例如能够通过移动设备3的加速度传感器24检测。但是，补充地或替代地，当前的加速度值也能够通过移动设备3的GNSS接收器检测。于是，噪声4与最相似的参考噪声的关联尤其根据移动设备3的当前的加速度值进行。根据移动设备3的当前的加速度值例如又能够进行参考噪声7的选择。于是，仅所选择的参考噪声7例如在比较时予以考虑。

补充地或替代地规定：通过移动设备3输出工厂建议25、例如经由显示屏18和/或扬声器19输出。根据工厂与相应的参考噪声的关联做出工厂建议。因此，例如能够将如下工厂与参考噪声相关联，所述工厂对于维修与该参考噪声7相关联的故障部件6是专业的。例如，也能够建议当前刚好处于机动车1附近的工厂。

方法的流程例如如下描述。移动设备3和/或机动车1的用户记录图像噪声或噪声4。随后，用户必要时将计算机程序产品23安装在移动设备3上并且实施该计算机程序产品。

借助移动设备3检测噪声4。噪声4例如能够经由移动设备3的麦克风21检测，或者也可能，如果移动设备3与机动车1耦合，那么经由机动车1的麦克风检测。移动设备3的操作例如能够借助语音和/或手势控制来进行。

噪声4于是由移动设备3尤其连续地记录。噪声4的存储例如能够在环形存储器中进行，在所述环形存储器中根据确定的替换方案由更新的数据替换较旧的数据。但是，噪声4例如也能够直接地传输给外部的服务器并且存储在那里。测量能够包含如下值，移动设备3经由接口从机动车1的通信总线读入所述值。此外，共同测量另外的测量参量，移动设备3提供所述测量参量，尤其是加速度和/或方位信息以及关于移动设备3的信息，以便在随后的关联中考虑其特性，如麦克风21的频率特性。

用户随后起动记录并且移动设备3例如在用户结束记录之前一直记录噪声4。关于噪声4的记录的开始和结束的控制例如能够经由移动设备3的正常的用户界面进行，或者也可以经由语音控制进行。补充地或替代地，例如当在安静的环境中应分析短的干扰噪声时，也能够经由声学触发器进行测量终止，其中所述短的干扰噪声仅罕见地出现。随后为用户提供倾听噪声4进而控制记录的可能性。

此外，用户例如能够对噪声4的记录还增加其他的信息、例如噪声源、车辆类型、轮胎大小、发动机类型、排量，以便支持随后的分析和噪声分类。对于这种对测量增加附加信息，门户为计算机程序产品23提供用于噪声分类的选择掩码，所述选择掩码能够在线地经由移动数据连接下载，或者也能够存储在移动设备3中。

此外，计算机程序产品23提供用户在记录中标记噪声4的精确的开始和结束的可能性。这例如能够在播放时通过简单的按压按键来实现并且通过信号电平关于时间的图形显示来增加。计算机程序产品23例如提供缩短记录的可能性，以便消除不需要长的超前或滞后阶段。这能够在播放时通过简单的按键按压来实现，但是也能够通过信号电平关于时间的图形显示来增加。计算机程序产品23为用户提供将所记录的再处理的噪声4下载到车辆外部的门户中的可能性。这能够在途中经由移动数据连接来实现。于是，门户例如存储全部上载的噪声4。在门户中，例如使用分析软件。在此，专业供应商能够为了自身分析的目的从门户中下载所上载的噪声4，以便为用户提供其分析结果和可能继续地提供服务。

噪声4与参考噪声7的比较例如能够根据FFT（快速傅里叶变换）进行。在此，尤其将频率和电平彼此比较。例如，确定不同的参数，例如最小的和最大的频率，或确定数量的主频率和主频率的电平。然后，所述值以关联的形式存储在具有参考噪声7的数据库或参考噪声收集装置26中。

基于如此确定的参数，计算机程序产品23例如在比较期间借助最小二乘法计算参考噪声收集装置26中的参考噪声7和要研究的噪声4之间的相似度值。随后，将要研究的信号的相应的参数设定为100%，确定与比较信号的相关参数的百分比差的变换（Übertrag）并且将其乘方。所述误差平方相加。具有误差平方的最小和的比较信号最接近要研究的信号。可选地，当一旦误差平方的当前的和已经大于在当前最相似的信号的情况下的最终和就中断比较噪声的计算时，能够加速算法。也能够使用其他的方法。

在改进用于分析和在噪声的初始分析之后进行分类的算法时，可行的是：改进的算法后续地应用于存储的噪声4。于是，用户能够被告知新的或改变的分析结果。随后，计算机程序产品23为用户提供最相似的参考噪声7，以便所述用户可以将所述最相似的参考噪声本身与其干扰噪声或噪声4比较。所述结果显示优选在表格排布中进行。理想地，第一结果也合适。如果不应是这种情况，那么另外的处理方式进行帮助处理。当用户通过结果列表滚动时，那么噪声全部都在一个循环中播放，随后用户当然总是倾听如下参考噪声7，在所述参考噪声的表格条目之上刚好存在光标。在使用更高级的装备时，该功能也能够经由移动设备3的旋钮或操作元件20实现，以便用户能够转动经过不同的参考噪声7。

通过参考噪声收集装置26，实现数据库，即用于交换参考噪声7的中央平台。于是，参考信号收集装置26能够被转发给另外的移动设备3的不同用户。

在另一实施例中，噪声4和/或正常噪声由用户自主地或由工厂添加至参考噪声收集装置26。由此能够持续地扩展参考噪声收集装置26。

特别地，工厂在将噪声4添加至参考噪声收集装置26之前检查：与特殊运行状态8和/或故障部件6的关联是否正确。

移动设备3和/或参考噪声收集装置26优选具有用于工厂的接口，以便将噪声4添加至参考噪声收集装置26。

用户例如将其所记录的噪声4提供给计算机程序产品23，以进行比较，并且计算机程序产品在识别特殊运行状态8之后输出故障部件6。

噪声4能够与传递给工厂的附加信息、例如车辆类型和/或车辆年龄一起进行检测。因此，工厂或者可以执行远程诊断，和/或其能够准备维修任务。

例如，通过另外的移动设备的另外的用户填充参考噪声收集装置26能够通过用户对此获得报酬的方式来激励，诸如在公共网络中进行确认。

附图标记列表

1 机动车

2 内部空间

3 移动设备

4 噪声

5 源头

6 故障部件

7 多个参考噪声

8 特殊运行状态

9 通信总线

10 机动车的状态

11 环境情况

12 环境传感器

13 移动设备的位置

14 距离

15 定向

16 源头的位置

17 壳体

18 显示屏

19 扬声器

20 操作元件

21 麦克风

22 存储器

23 计算机程序产品

24 加速度传感器

25 工厂建议

26 参考噪声收集装置

Claims (9)

1.一种用于识别机动车（1）的与所述机动车（1）的正常运行状态偏差的特殊运行状态（8）的方法，其中在所述机动车（1）运行期间由所述机动车（1）发出的噪声（4）在所述机动车（1）的内部空间（2）中借助与所述机动车（1）分开的移动设备（3）检测，并且将所述噪声（4）与多个通过所述移动设备（3）提供的参考噪声（7）比较，其中所述噪声（4）在超过最小相似度值的情况下根据所述比较与所述多个参考噪声（7）中的最相似的参考噪声相关联，并且通过所进行的关联识别所述特殊运行状态（8），

其特征在于，

用于所述机动车（1）的工厂建议（25）借助于所述工厂建议（25）和所述多个参考噪声（7）之间的关联来加以确定，

其中通过所述移动设备确定所述噪声的源头的位置，以及

其中对所述参考噪声进行选择，并且仅将所述噪声与选择的参考噪声进行比较，其中所述选择的参考噪声仅是与位于所述源头的位置处或位于距所述源头的位置特定间隔内的故障部件相关联的参考噪声，

其中在检测所述噪声（4）期间检测所述移动设备（3）的当前的加速度值，并且根据所述当前的加速度值将所述噪声（4）与所述多个参考噪声（7）相关联。

2.根据权利要求1所述的方法，

其特征在于，

所述机动车（1）的故障部件（6）借助于所述多个参考噪声（7）和所述故障部件（6）之间的关联来加以确定。

3.根据权利要求1或2所述的方法，

其特征在于，

根据所述机动车（1）的通信总线（9）确定所述机动车（1）的至少一个状态（10），并且根据所述状态（10）和所述多个参考噪声（7）之间的关联来选择通过所述移动设备（3）提供的所述多个参考噪声（7）。

4.根据上述权利要求中任一项所述的方法，

其特征在于，

对所述噪声（4）清除表征所述正常运行状态的正常噪声，并且将清除过的噪声与所述多个参考噪声（7）比较。

5.根据上述权利要求中任一项所述的方法，

其特征在于，

确定所述内部空间（2）中的所述移动设备（3）相对于所述机动车（1）的位置（13），并且确定所述噪声（4）的源头（5）距所述移动设备（3）的位置（13）的距离（14），和/或，确定所述噪声（4）的源头（5）相对于所述内部空间（2）中的所述移动设备（3）的定向（15），并且根据所述距离（14）和/或所述定向（15）确定所述源头（5）的位置（16），其中所述噪声（4）根据所述源头（5）相对于所述机动车（1）的位置（16）与所述多个参考噪声（7）相关联。

6.根据上述权利要求中任一项所述的方法，

其特征在于，

在检测所述噪声（4）期间检测所述机动车（1）的当前的环境情况（11），并且根据所述当前的环境情况（11）将所述噪声（4）与所述多个参考噪声（7）相关联。

7.根据上述权利要求中任一项所述的方法，

其特征在于，

通过所述移动设备（3）记录所述噪声（4），尤其连同所述机动车（1）的运行信息，并且作为所述多个参考噪声（7）中的一个参考噪声来提供。

8.一种用于识别机动车（1）的与所述机动车（1）的正常运行状态偏差的特殊运行状态（8）的移动设备（3），其中借助与所述机动车（1）分开的所述移动设备（3）能够检测所述机动车（1）的内部空间（2）中的在所述机动车（1）运行期间由所述机动车（1）发出的噪声（4），并且能够将所述噪声（4）与多个通过所述移动设备（3）提供的参考噪声（7）比较，其中所述噪声（4）在超过最小相似度值的情况下根据所述比较与所述多个参考噪声（7）中的最相似的参考噪声相关联，并且通过所进行的关联能够识别所述特殊运行状态（8），其中所述移动设备被设计为借助于工厂建议（25）和所述多个参考噪声（7）之间的关联来确定用于所述机动车（1）的所述工厂建议（25），

其中所述移动设备进一步被设计为，确定所述噪声的源头的位置，以及对所述参考噪声进行选择并且仅将所述噪声与选择的参考噪声进行比较，其中所述选择的参考噪声仅是与位于所述源头的位置处或位于距所述源头的位置特定间隔内的故障部件相关联的参考噪声，

其中在检测所述噪声（4）期间检测所述移动设备（3）的当前的加速度值，并且根据所述当前的加速度值将所述噪声（4）与所述多个参考噪声（7）相关联。

9.一种计算机可读介质，其上存储有被构造为执行根据权利要求1至7中任一项所述的方法的能由计算机***实施的指令。

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